Einführung in Data Quality mit Great Expectations

Great Expectations ist ein echt starkes Tool, um die Datenqualität in Data-Science- und Data-Engineering-Workflows im Auge zu behalten. Die Plattform lässt sich einfach in Python einbauen, was sie zu einer nützlichen Bibliothek für Python-Nutzer macht, die sie sich aneignen sollten.

Im Mittelpunkt von Great Expectations stehen Erwartungen oder Aussagen, die du anhand deiner Daten überprüfen möchtest. Du startest diesen Kurs damit, dass du lernst, wie du dich mit echten Datensätzen verbindest und Erwartungen auf sie anwendest. Du lernst dann, wie du Erwartungen abrufst, bearbeitest und löschst und Pipelines erstellst, um Erwartungen auf neue Datensätze in einer Produktionsumgebung anzuwenden.

Zum Schluss lernst du noch bestimmte Arten von Erwartungen kennen, zum Beispiel für Zahlen- und Zeichenfolgen-Spalten, und wie man Erwartungen für eine Spalte schreibt, die von den Werten anderer Spalten abhängen.

Am Ende dieses Kurses wirst du die Python-Bibliothek „Great Expectations“ richtig gut beherrschen. Du kannst die Kernfunktionen der Plattform nutzen, um die Qualität deiner Daten zu checken, und du kannst deine Daten mit der Gewissheit verwenden, dass sie deinen Datenqualitätsstandards entsprechen.